Panel data analysis of foreign direct investment, control of corruption, and economic growth: Evidence from ASEAN-6 countrie
Notice bibliographique
Résumé
This research is to examine the role of management of foreign direct investment and control of corruption in economic growth. The research data were collected from the ASEAN-6 countries including Indonesia, Malaysia, Thailand, Singapore, Philippines, and Vietnam during the period of 2002-2021. The research utilizes the panel vector autoregressive (PVAR) method developed by Abrrigo and Love (2015) [Abrigo, M. R. M., & Love, I. (2016). Estimation of panel vector autoregression in Stata.] to estimate the research model. The estimation results show that foreign direct investment and corruption control play an important role in promoting economic growth in the ASEAN-6 countries. Furthermore, foreign direct investment and corruption control are closely related to each other, indicating that economic growth is not only directly affected by foreign direct investment and corruption control but also indirectly influenced by each of these factors. This is a new finding of this research compared to previous studies. These findings provide significant empirical evidence for the ASEAN-6 countries, particularly in managing foreign direct investment and controlling corruption to promote economic growth. The implication of these results is that these countries identify appropriate policies to manage FDI and corruption control in order to maximize the level of economic growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».